上周在写一份材料时，其中写到了“将大数据技术更好地应用于高校就业指导与服务”，后来在上交材料时，老师问我“你知道大数据”是指什么吗？当时我只知道应该就是指数据多、信息量大吧，后来老师给我做了一些简单的解释，我才明白原来并不是我想的那样。
作为一个计算机系的学生，对此是应该了解的，于是我查了一些有关大数据的资料来加深我的理解。
以下是我以前的两点误解：
1.数据不等于信息
数据指的是一个原始的数据点，信息则直接与内容挂钩，数据多，不一定就代表信息多。比如我们玩微博的时候，有时会转发别人的微博，有时会看到很多相似的微博，虽然文字内容会有所不同，但表达的意义却是一样的，此时，虽然数据增多，但信息量并没有增加。
2.信息不等于智慧
即使除去数据中重复的部分，最后所剩下的数据也不一定有用，信息要转变为智慧，至少需要满足以下三个标准：
可破译性：人们的行为使得每天会产生大量的信息，在未对信息处理分析之前，一般将这些数据暂时非结构化的存储起来，这些非结构化的数据不一定可破译。比如我们在逛淘宝时，阿里的系统可能会将用户的操作过程，在某网页的浏览时间等记录下来，比如记录客户3次切换物品的时间间隔分别为5秒、10秒、17秒，但却只记录了5秒、10秒、17秒，忘记标注这些时间代表的是什么，那么我们无法对这些数据处理分析，即不可破译，因此不能成为智慧。
关联性：无关的信息，至多只是噪音，比如当阿里想分析逛淘宝的用户喜欢进的店铺类型，物品类型时，这时用户切换网页的时间信息对其就是无关的，而用户打开的店铺链接及物品链接则是有关的。
新颖性：新颖性很多时候无法根据我们手上的数据和信息进行判断，（继续上面的例子）比如我们用不同组数据得出了客户喜欢的店铺类型和物品类型，那么后者就是不具有新颖性的，然而，我们往往需要将大量的数据和信息处理之后，才能得知其是否具有新颖性。
大数据应用案例之：零售业（以下数据来源于网页http://wiki.mbalib.com/wiki/大数据）
"我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。
[2] 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。